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摘要
【目的】充分考虑影响灾害发生及灾害等级的气象、地形地貌等多种因素,实现多因子灾害发生危险性评价和制图,以期为灾前的防控和预警提供依据。【方法】以辽宁省西部的油松人工林为研究区,基于Landsat影像提取油松分布范围,以高程、坡向、坡度、降雨量、活动积温、日照时数、上一年灾害程度和距离上一年重灾区远近8个危险性评价因子,采用层次分析法确定各因子权重,建立加权信息量模型,结合GIS空间分析方法,将油松的受灾危险性划分为5个等级:极低危险区、低危险区、中危险区、高危险区和极高危险区,实现危险区划制图,并与实际灾害程度监测结果对比进行精度验证。【结果】1)根据信息量法原理,信息量值越大代表发生灾害的危险性越大。本文计算得到的各因子类别信息量值均与油松毛虫的生物学特性相吻合。2)研究区2017年虫灾极高和高危险区主要分布在建平县北部,中危险区主要分布在北部部分地区和建平县与凌源市交汇处,其他地区发生虫灾危险性较低,与实际调查结果相吻合。3)最终划分等级中的中低危险区和实际受灾油松失叶率大小对应关系明显,实际成灾油松林地中有90.32%被划分至高危险区和极高危险区。【结论】基于加权信息量模型的油松毛虫灾害发生危险性评价充分考虑了不同评价因子对灾害发生影响程度的差异,得到的风险区划结果较为准确,具有应用价值,可为大区域的森林病虫害危险性评价及风险评估提供技术依据。
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单位北京农业信息技术研究中心; 农业部; 国家农业信息化工程技术研究中心; 北京林业大学
